MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4284713731 · doi:10.3390/curroncol29070379

Does Molecular Profiling of KRAS-Mutant Non-Squamous Non-Small Cell Lung Cancer (NSCLC) Help in Treatment Strategy Planning?

2022· article· en· W4284713731 sur OpenAlexvenueno aff
Nagla Abdel Karim, Asad Ullah, Peterson Pathrose, Hassana Fathallah, Ashley Perry, John C. Morris, Jiang Wang, Sandra L. Starnes

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKRASERCC1Lung cancerMedicineCancer researchImmunohistochemistryOncogeneTargeted therapyThymidylate synthaseCancerDNA repairOncologyBiologyPathologyColorectal cancerInternal medicineGeneCell cycleNucleotide excision repair

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Several studies suggest that patients with KRAS-mutant NSCLC fail to benefit from standard systemic therapies and do not respond to EGFR inhibitors. Most recently, KRAS 12c data suggest specific treatment for improving ORR and OS. There is a clear need for therapies specifically developed for these patients. Moreover, data that might be suggestive of a response to specific therapies, such as BRCA1, are needed, and two mutations that were studied in other malignancies show more response to PARP inhibitors. Molecular profiling has the potential to identify other potential targets that may provide better treatment and novel targeted therapy for KRAS-mutated NSCLC. Methods: We purified RNA from archived tissues of patients with stage I and II NSCLC with wild-type (wt) and mutant (mt) KRAS tumors; paired normal tissue adjacent to the tumor from 20 and 17 patients, respectively, and assessed, using real-time reverse transcriptase−polymerase chain reaction (RT-PCR), the expression of four genes involved in DNA synthesis and repair, including thymidylate synthase (TS), BRCA1, ECCR1, RAP80, and the proto-oncogene SRC. Additionally, we assessed the expression of PD-L1 in mt KRAS tumors with immunohistochemistry using an antibody against PD-L1. Results: Our results show that in mtKRAS tumors, the level of expression of ERCC1, TS, and SRC was significantly increased in comparison to paired normal lung tissue (p ≤ 0.04). The expression of BRCA1 and RAP80 was similar in both mt KRAS tumors and paired normal tissue. Furthermore, the expression of BRCA1, TS, and SRC was significantly increased in wt KRAS tumors relative to their expression in the normal lung tissue (p < 0.044). The expression of ERCC1 and RAP80 was similar in wt KRAS tumors and paired normal tissue. Interestingly, SRC expression in mtKRAS tumors was decreased in comparison to wt KRAS tumors. Notably, there was an expression of PD-L1 in the tumor and stromal cells in a few (5 out of 20) mtKRAS tumors. Our results suggest that a greater ERCC1 expression in mt KRAS tumors might increase platinum resistance in this group of patients, whereas the greater expression of BRCA1 in wt KRAS tumor might be suggestive of the sensitivity of taxanes. Our data also suggest that the combination of an SRC inhibitor with a TS inhibitor, such as pemetrexed, might improve the outcome of patients with NSCLC and in particular, patients with wt KRAS tumors. PD-L1 expression in tumors, and especially stromal cells, suggests a better outcome. Conclusion: mt KRAS NSCLC patients might benefit from a treatment strategy that targets KRAS in combination with therapeutic agents based on pharmacogenomic markers, such as SRC and BRCA1. mtKRAS tumors are likely to be platinum-, taxane-, and pemetrexed-resistant, as well as having a low level of PD-L1 expression; thus, they are less likely to receive single-agent immunotherapy, such as pembrolizumab, as the first-line therapy. wt KRAS tumors with BRCA1 positivity tend to be sensitive to taxane therapy and, potentially, platinum. Our results suggest the need to develop targeted therapies for KRAS-mutant NSCLC or combine the targeting of oncogenic KRAS in addition to other therapeutic agents specific to the molecular profile of the tumor.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,369 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCurrent Oncology→Même sujetLung Cancer Treatments and Mutations→Travaux en français237 207→